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数据仓库设计、应用与优化
柳老师
现任Oracle工程院BI方面高级工程师,数据库专家。
报名课程   3017 次浏览  200 次
地点时间:北京、上海、深圳根据报名开班   
课程费用:5000元/人

企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


本课程是面向那些有兴趣建立或理解数据仓库、决策支持系统的技术人员(包括商业分析员,经济分析员,经理,企业管理者), 通过本课程的学习,学员将了解基于Oracle数据仓库技术的使用领域,数据仓库技术的发展,数据仓库模型的构建,数据仓库数据ETL过程,数据仓库项目的管理;

培训目标:
  • 了解数据仓库和商业决策的关系
  • 了解数据仓库的概念和术语
  • 学习设计,分析,和管理数据仓库项目
  • 数据仓库建模
  • 构建数据仓库: 抽取数据简介
  • 元数据简介
  • 数据仓库基本概念介绍
  • 定义数据仓库的商业和逻辑模型
  • 创建维模型
  • 创建物理模型
  • 物理模型的存储
  • ETL策略
  • 综合数据的管理
  • Oracle SQL 对数据仓库的支持
培训对象:数据仓库工程师和工作人员
学员基础:了解数据库基本原理,具有数据仓库的应用经验
授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

培训内容:2天

数据仓库和商业决策的关系
  • 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色
  • 描述为什么在线联机系统(OLTP)不能满足决策支持
  • 决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术
  • 使用数据仓库技术的原因
  • 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量
数据仓库的概念和术语
  • 通用的,被广泛接受的数据仓库定义
  • 独立和非独立的数据集市的不同,适用范围
  • 数据仓库开发的一些主要方法,介绍一种常用的模型:螺旋模型方法。
设计,分析,和管理数据仓库项目
  • 解释开发和实现数据仓库的财政目的
  • 开发时间的控制。
  • 概述数据仓库项目的关键任务
  • 讨论商业和用户需求的收集
  • 如何标识用户的主要业务,并在短时间实现这一主要业务。。
数据仓库建模
  • 讨论数据仓库环境下的数据结构
  • 讨论数据仓库的设计步骤:
  • –定义商业模型
  • –定义维度模型
  • –定义物理模型
  • –介绍星型模型,简介雪花模型和星座模型
构建数据仓库: 抽取数据简介
  • 构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述
  • ETL任务, 重点和代价
  • 解释如何去检查数据源
  • Oracle的ETL流程解决方案
元数据简介
  • 数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色
  • 数据仓库元数据的类型
  • 开发元数据的策略等
数据仓库基本概念介绍
  • 数据仓库的基本元素
  • 数据仓库的基本形式
  • 数据仓库的特点
  • 数据仓库的开发特性
  • 数据仓库与决策支持系统
  • 数据仓库与数据集市
定义数据仓库的商业和逻辑模型
  • 讨论企业级的策略分析工作
  • 定义商业模型的各个部分
  • 讨论数据仓库中元数据所扮演的角色,及追踪元数据的方法
  • 定义逻辑模型和实体关系模型
创建维模型
  • 详细介绍星型模型
  • 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性(列)
  • 如何从商业应用中标识维表和它们的属性(列)
  • 讨论数据仓库中的层次
  • 讨论数据仓库的分析方法
创建物理模型
  • 如何将维模型转换成物理模型
  • 讨论数据仓库对体系结构的需求
  • 介绍各种硬件体系结构的优缺点
  • 讨论数据仓库所需的数据库服务器特性

物理模型的存储
  • 介绍数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取
  • 介绍数据仓库索引的类型和策略
  • 讨论数据仓库的表空间特性和策略
  • 讨论数据仓库中表和索引的分区方法
ETL策略
  • 介绍在构建数据仓库过程中的ETL方法
  • ETL的常见问题
  • 常用的ETL技术
综合数据的管理
  • 讨论综合数据的管理和Oracle是如何实现的
  • 介绍物化视图和Oracle的自动管理
  • 星型查询的优化,Oracle优化器和查询的自动重写
  • 标识Oracle的维等
Oracle SQL 对数据仓库的支持
  • 改进了综合语句的功能和效率
  • 同时将数据插入多个表
  • 使用MERGE语句有条件的插入或修改数据
  • 使用WITH子句提高查询效率等
 
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详情咨询:010-62670969, zhgx@uml.net.cn

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